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一般把anchor到gt之间如何匹配的方法称为label assignment，也就是给预设的anchor打上正负样本等标签，方便我们后续进一步回归。
其实RPN和Yolo有各自的label assignment方法，

在Faster rcnn，yolo，RetinaNet中，基本都是根据anchor和gt的iou，然后定义阈值去进行label的分配。
例如，在Faster rcnn 的RPN阶段，假设backbone得到的feature map是HW，那么一共会有HW*9个anchors，然后通过分类和回归网络得到每一个anchor的前景概率和偏移量。

RPN分类和回归网络为了得到的是模型的预测值，为了计算这个预测损失，我们需要真正的类别和预测值的偏移量，具体指的是，anchor是否对应着真实物体 GT，anchor相对于它对应的gt的偏移量。
总体就是
生成anchor —> anchor和gt匹配 —> anchor筛选 —> 求解偏移量

Faster rcnn中label assignment机制

1. 对于每一个anchor，与所有gt的最大IOU 小于 0.3，视为负样本，也就是背景0类
2. 对任何一个gt，与其最大的IOU的anchor视为正样本
3. 对任意一个anchor，与所有标签的最大IOU大于0.7，视为正样本。

条件2覆盖了1，条件3是对2的补充。
另外faster rcnn里面应该GT可以有多个anchors，而一个anchor只对应一个GT。

RetinaNet 中label assignment机制

• IoU低于0.4为negative，高于0.5为positive，其他为ignore

Yolov2 中label assignment机制

1. 首先通过GT框的中心落点选出对应的grid cell
2. 然后计算GT框与该grid cell中所有anchors的IoU
   选择其中IoU最大的anchor做为positive
3. 计算GT与该grid cell预测的Proposal的IoU
   IoU大于0.6的proposal对应的anchor为ignore
4. 剩下的anchor为negative

YOLOv3 中label assignment机制

1. yolov3输出了三个feature map 13x13，26x26，52x52。anchors设置了9种形状，
   (10×13)，(16×30)，(33×23)，(30×61)，(62×45)，(59× 119)， (116 ×90)， (156 × 198)，(373 × 326) ，顺序为w × h，注意anchors是在原图基础上设置的！
   其中大的anchor对应小的feature map。
2. 举例对于13x13的feature map来说，先验框由416x416尺度下的 (116 × 90)， (156 ×
   198)，(373 × 326) 缩小32倍，变成 (3.625× 2.8125)， (4.875× 6.1875)，(11.6563×
   10.1875)，其共有13x13个grid cell，则这每个169个grid cell都会被分配3个13*13尺度下的
   先验框（anchors）
3. 那么具体的label assignment过程就是那么现在有一个gt，它在13x13尺度特征图下，其gt中心点左上角为原点，对应着该尺度下、该原点的3个先验框，将gt与这3个先验框（anchors）分别计算iou，并分别在26x26 feature map、52x52 feature map下执行相同操作，得到与gt最大iou的那个anchor作为正样本，小于定阈值的作为负样本，大于设定阈值但不是最大iou的为忽略样本。
   如下图所示！
   
   
4. 可以看到，最左边小汽车在13*13尺度下的中心坐标为[4.82，5.81，1.9，2.7]，分别对应中心点x、y，宽高w、h。
5. yolov3中的build_targets函数的目的就是找出与该gt最匹配的anchor，并且返回
   return tcls, tbox, indices, anch
   其中tbox（该gt中心点相对于该先验框锚点的偏移量，为0.82，0.81，以及该gt在该尺度下的宽、高，为1.9,2.7）；
   tcls（该gt所属类别，为汽车类别）；
   indices（与gt匹配的anchor的x，y坐标，为4，5）；
   anch（与gt匹配的anchor的宽高，为2.2， 2.2）。

FCOS 中label assignment机制

没有anchor
对于每一层feature map，将其中每个grid cell对应回原图，对应回去之后如果落在某个GT框内，则该grid cell为positive，如果同时落在多个GT框内，选择面积小的GT框与该grid cell对应
其余grid cell为negative
没有ignore

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TopK Label Assignment 策略

在assign anchor label的时候，对于每个GT，我们都找到与它的iou的TopK个anchors，并且把他们当成正样本，这样做的好处很明显：对于小物体GT，可能和它匹配的anchor很少，这个时候如果还根据IoU来找正样本的anchor，那么可能大GT被分配了很多anchor来训练，而小GT被assign到的anchor数就比较少。**我们保证了不同大小的物体都能够得到一定的anchor进行训练。**不至于像Faster Rcnn里面那样，GT样本分配到的anchors完全不均匀。

Adaptive Training Samples Selection （ATSS）

ATSS综合了FCOS和RetinaNet。
主要就是在每个 FPN 层选取离 GT 框中心点最近的 k 个 anchor，之后对所有选取的 anchor 与 GT 计算 IOU，同时计算 IOU 均值m和方差v；最后保留 IOU 大于均值加方差(m+v) 并且中心点在 GT之内的 anchor 作为正样本。

下面是ATSS的流程图，来自论文地址

训练过程中，当输入1 张包含G个真实目标的图像时：

1. 首先，获得第m个目标在所有特征层的先验框，在每一特征层上利用$L_2$距离选择k个距离最近的先验框作为候选正样本；

2. 其次，计算这些候选正样本,一共有$k\ast L$个正样本，L是特征层的数目，与真实框的IoU 值，将这些候选正样本的IoU的均值$m_g$与方差$v_g$进行求和，获得最终的IoU 阈值$t_g=m_g+v_g$；

3. 再次，将候选正样本的IoU 值与阈值进行比较，选择IoU 值大于阈值的候选正样本作为正样本，否则为负样本；

4. 重复上述步骤，直到找到所有真实目标的正负样本，最后，输出正负样本进行网络的回归训练。